Calculadora Cunningham (calorías)

Esta calculadora de calorías diarias te indica cuál es tu gasto calórico total aproximado en base a la fórmula de Cunningham.

⬇️ Explicación e interpretación de la calculadora:

Calcular el gasto calórico diario

El gasto energético diario (GED) es la cantidad de energía que una persona utiliza en un día para mantener sus funciones vitales y llevar a cabo actividades físicas. Es un parámetro importante para determinar las necesidades calóricas individuales y es utilizado en diversas áreas, como la nutrición, la medicina y la investigación en ciencias del deporte.

El objetivo de evaluar el gasto energético diario y desarrollar ecuaciones de predicción es proporcionar una herramienta precisa y de confianza para estimar las necesidades calóricas de las personas. Esto es crucial para diseñar dietas adecuadas, establecer pautas nutricionales, controlar el peso corporal y promover la salud en general.

Quizás, las ecuaciones más reconocidas para calcular el gasto energético diario sea la de Harris – Benedict, propuesta en el año 1918 y que se han venido utilizando desde entonces. Sin embargo, a medida que pasan los años, otros autores se han preocupado por evaluar diferentes grupos de población para encontrar ecuaciones más ajustadas a las condiciones de cada persona.

Las ecuaciones de Harris – Benedict se basan en el sexo, la edad, el peso y la altura, pero no considera otros factores que influyen en el gasto energético, como la composición corporal y el nivel de actividad física.

Unos investigadores que analizaron el gasto energético diario en deportistas con mayor cantidad de masa muscular fueron Katch y McArdle (1975), y llegaron a una fórmula que, años después, Cunningham et al., (1991) confirmaron como la más útil para este grupo de población. La ecuación en cuestión aún se sigue utilizando y se considera válida.

 

¿Cuál es la fórmula de Cunningham para calcular las calorías diarias?

Cunningham y cols. han propuesto algunas ecuaciones a lo largo de años de investigación, pero la que actualmente se usa es la que corroboraron en 1991 tras una revisión general sobre el gasto energético diario y la composición corporal:

➜ Gasto energético diario = FA x (370 + 21.6 x Masa Libre de Grasa (kg))

En esta fórmula, se utilizan los datos del peso corporal y del porcentaje de grasa corporal (a partir del cual se puede conocer la masa libre de grasa) para calcular la Tasa Metabólica Basal (TMB), también denominada Ritmo Metabólico Basal (RMB).

A partir de ahí, dependiendo del nivel de actividad de cada persona (dato que también debemos aportar), se multiplica el resultado de TMB o RMB por un Factor de Actividad (FA) para obtener el gasto energético diario aproximado:

  • Sedentario (poco o ningún ejercicio): FA = 1.2
  • Actividad ligera (ejercicio ligero o deporte 1-3 días a la semana): FA = 1.375
  • Actividad moderada (ejercicio moderado o deporte 3-5 días a la semana): FA = 1.55
  • Actividad intensa (ejercicio intenso o deporte 6-7 días a la semana): FA = 1.725
  • Actividad muy intensa (ejercicio muy intenso o trabajo físico y ejercicio diario): FA = 1.9

Esta ecuación incorpora la Masa Libre de Grasa (MLG) como variable adicional para calcular el gasto energético. La masa libre de grasa (huesos, órganos, agua y masa muscular) es el componente del cuerpo que no incluye grasa y se considera más metabólicamente activo que el tejido adiposo.

Ventajas de la calculadora Cunningham vs Harris Benedict y otras

La ventaja principal de la ecuación de Katch – McArdle, revisada por Cunningham en 1991, sobre la de Harris – Benedict es su mayor utilidad y capacidad en determinados grupos de población como los deportistas, al tener en cuenta factores específicos del individuo como la composición corporal (porcentaje de grasa y de masa libre de grasa), que se ha demostrado que influyen de manera más importante que la edad, el sexo o la etnia en el ritmo metabólico basal (revisión) (Figura 1).

Figura 1. Gasto energético diario en función de la masa libre de grasa. Se puede observar claramente que la tendencia es ascendente: más masa libre de grasa supone más gasto energético diario (Pontzer et al., 2021).

Algunos estudios recientes, como este o este, han demostrado que la ecuación de Katch – McArdle, revisada por Cunningham proporciona estimaciones más precisas del gasto energético en comparación con la ecuación de Harris – Benedict en poblaciones con una alta proporción de masa muscular o en atletas de alto rendimiento.

Sin embargo, es importante destacar que ninguna ecuación es perfecta y existen ciertas limitaciones en la estimación del gasto energético diario. Factores como el estado de salud, las condiciones médicas específicas, la edad, el sexo y la etnia pueden influir, en mayor o menor grado, en el gasto energético de una persona y no siempre se pueden tener en cuenta en una ecuación general.

En general, ecuaciones como esta de Katch – McArdle, revisada por Cunningham, o la más reciente de Tinsley et al., (2019), pueden considerarse mejor que la de Harris – Benedict para personas con una mayor proporción de masa muscular o atletas, ya que tiene en cuenta la masa libre de grasa.

  1. Harris, J. A., & Benedict, F. G. (1918). A biometric study of human basal metabolism. Proceedings of the National Academy of Sciences4(12), 370-373.
  2. Katch, F. I., & McArdle, W. D. (1975). Validity of body composition prediction equations for college men and women. The American journal of clinical nutrition28(2), 105-109.
  3. Cunningham, J. J. (1991). Body composition as a determinant of energy expenditure: a synthetic review and a proposed general prediction equation. The American journal of clinical nutrition54(6), 963-969.
  4. Jagim, A. R., Camic, C. L., Askow, A., Luedke, J., Erickson, J., Kerksick, C. M., ... & Oliver, J. M. (2019). Sex differences in resting metabolic rate among athletes. The Journal of Strength & Conditioning Research33(11), 3008-3014.
  5. Tinsley, G. M., Graybeal, A. J., & Moore, M. L. (2019). Resting metabolic rate in muscular physique athletes: validity of existing methods and development of new prediction equations. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism44(4), 397-406.
  6. Strock, N. C., Koltun, K. J., Southmayd, E. A., Williams, N. I., & De Souza, M. J. (2020). Indices of resting metabolic rate accurately reflect energy deficiency in exercising women. International Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism30(1), 14-24.
  7. Fields, J. B., Magee, M. K., Jones, M. T., Askow, A. T., Camic, C. L., Luedke, J., & Jagim, A. R. (2022). The accuracy of ten common resting metabolic rate prediction equations in men and women collegiate athletes. European Journal of Sport Science, 1-10.
  8. Sordi, A. F., Mariano, I. R., Silva, B. F., & Branco, B. H. M. (2022). Resting metabolic rate in bodybuilding: Differences between indirect calorimetry and predictive equations. Clinical Nutrition ESPEN51, 239-245.
  9. Siedler, M. R., De Souza, M. J., Albracht-Schulte, K., Sekiguchi, Y., & Tinsley, G. M. (2023). The Influence of Energy Balance and Availability on Resting Metabolic Rate: Implications for Assessment and Future Research Directions. Sports Medicine, 1-20.
¿Quieres formarte como entrenador o dietista con Fit Generation?
Otras calculadoras relacionadas
Scroll al inicio